多组学技术在发酵食品发酵过程和风味形成机理研究中的应用-526互联

多组学技术在发酵食品发酵过程和风味形成机理研究中的应用

小组成员	学号	分工任务
侯文娜	22020080017	介绍发酵食品的概念、种类、特点和营养价值，以及单组学技术的基本原理和应用
牛慧如	22020080114	介绍多组学技术的优势、挑战和方法，以及生物信息学分析的作用和步骤
宋有亮	22020080119	介绍一些具体的发酵食品的研究案例
郭石伢	22020080014	总结文章的主要观点和结论，以及本领域的研究空白和未来的发展方向

发酵食品是人类饮食的重要组成部分。人们越来越认识到发酵食品中丰富的营养和功能特性，产生于微生物群落的基质转化。因此，研究发酵过程中产生风味的微生物群落及其形成机制具有重要意义。多组学方法和生物信息学分析的成功应用为探索发酵过程提供了坚实的基础。与单一组学分析相比，多组学分析能更准确地描述微生物和分子特征，从而更容易揭示发酵机理。这篇综述文章涵盖了发酵食品和单组学技术的概述，文章首先强调了发酵食品和单组学技术在食品研究中的重要性，特别是宏基因组学、元转录组学、宏蛋白质组学和代谢组学的应用。此外，文章还提到了生物信息学工具在发酵食品研究中的关键性，指出由于组学技术、生物信息学工具和饮食学的迅速发展和应用，该领域出现了新的研究进展。

发酵食品由于发酵过程复杂，具有独特的风味、丰富的营养成分和多种生物活性化合物。原始的发酵食品包括蔬菜、谷物和面包、豆制品、发酵乳制品、鱼制品、肉类和酒精饮料。在大豆发酵过程中，微生物或微生物分泌的酶会产生氨基酸、生物活性肽、脂肪酸、大豆异黄酮、矿物质、维生素等明显的营养和功能物质。

宏基因组学方法通常采用随机的“全基因组测序”来检测微生物DNA，而不是仅对特定基因进行测序。与扩增子分析技术（16S/18S/ITS）相比，宏基因组学具有明显的优势。首先，它是在物种或菌株水平上识别生物体的有力工具，尤其有助于分析微生物群落中的低丰度物种。然后，在微生物鉴定之后，可以对鉴定出的微生物基因进行功能分析。最后，利用该技术可以提取和分析未培养的微生物基因组。然而，宏基因组学也有一些局限性，包括高成本、耗时的数据分析，以及来自宿主或环境的污染的可能性。接下来的DNA测序、基因组过滤、组装、预测和注释、生物信息学分析和可视化方法，然后根据收集到的宏基因组数据来描述基因及其功能。

元转录组学是一种工具，用于揭示宏基因组学发展后独立出现的微生物群落的功能网络。元转录组学是一种研究基因在特定环境和特定时期的转录和转录调控的方法。它检查了生态环境中的所有RNA，并允许直接表征不同环境微生物表达的基因。与宏基因组学相比，元转录组学研究主要提供了关于细菌种群遗传丰度的信息，并提供了更丰富的见解，因为它能够揭示活跃种群转录活动的详细信息。

宏蛋白质组学又称为群落蛋白质组学、环境蛋白质组学和群落蛋白质组学，是一种用于在功能水平上描述环境微生物群落中蛋白质的翻译和调控的技术。与宏基因组学和元转录组学相比，宏蛋白质组学是通过识别与外部因素相关的蛋白质来揭示蛋白质丰度和蛋白质相互作用的关键信息的关键工具。

代谢组学指的是对小分子和代谢物进行定性和定量分析。与其他组学不同，代谢组学描述细胞的生化状态。小分子是生物系统在特定阶段或特定环境中形成的。代谢组学概述了所有代谢物及其对内部和外部因素的反应。这些小分子代谢产物包括不同的外源性和内源性化合物，如氨基酸、有机酸、核酸、多肽、碳水化合物、矿物质、生物碱和维生素，它们在代谢过程中被合成或代谢。

图1 揭示食品发酵机制的分析组学数据的多元统计分析和机器学习方法概述

如果上述的组学技术被单独应用，只有发酵过程的一小部分将被充分解释。因此，与单组学的应用相比，多组学分析可以从基因、mRNA水平、蛋白表达与调控、细胞代谢等多水平结果提供更全面的信息。这将为生物机制提供更多证据，并揭示候选关键因素。

多组学

多组学整合分析技术优势和方法：单一组学分析方法可以提供不同生命进程或者疾病组与正常组相比差异的生物学过程的信息。但是，这些分析往往有局限性。多组学方法整合几个组学水平的信息，为生物机制提供了更多证据，从深层次挖掘候选关键因子，通过将基因、mRNA、调控因子、蛋白、代谢等不同层面之间信息进行整合，构建基因调控网络，深层次理解各个分子之间的调控及因果关系，从而更深入的认识生物进程和疾病过程中复杂性状的分子机理和遗传基础。

生物信息学分析

用于分析组学数据的生物信息学方法包括统计分析方法和机器学习(ML)。统计分析方法包括差异表达分析、相关性分析(个人相关性和 Spearman 相关性)、回归(卡方、逻辑回归、多项式回归和一般线性模型)和网络分析。

先前应用生物信息学方法分析与发酵食品相关的多组学数据的研究旨在：

(1)通过通用统计分析分析差异表达的基因、微生物、蛋白质和代谢物；

(2)基于GO、KEGG、CO等数据库进行途径和功能富集分析；

(3)揭示潜在的关键基因、微生物、蛋白质、代谢物（生物标记物）和途径，了解发酵机制，建立预测模型，指导生产实践。

全面阐明发酵机制的交叉基因组学

互作组学研究基于多组学技术揭示了与未知功能或已充分表征的基因相关的新反应和途径，从而深入理解基因功能和发酵过程，图2阐述了几个单组学和多组学交互作用。宏基因组学和元转录组学技术广泛应用于微生物群落结构的全面分析；对大豆和相关食品的发酵过程中的代谢潜力有了更深入的了解。通过联合应用宏基因组学和代谢组学，有望揭示微生物动态变化，并阐明微生物与风味化合物之间的关联。识别这些因素将最终有助于优化发酵过程和提高质量控制。对宏基因组和宏蛋白质组数据进行相关性分析对于理解微生物群落的关系以及发酵食品中蛋白质表达水平的重要性不可忽视。

总之，从组学到多组学技术，研究食品发酵过程中微生物和风味形成具有创新性。多组学方法的应用越来越广泛，因为它们提供了多维/正交证据，弥补了单组学数据的局限性，并提供了超越

图2 理解发酵机制:多组学技术在发酵食品研究中的应用

多组学技术在发酵食品中的应用

近年来利用多组学技术研究发酵食品的研究迅速增加，表1列举了当前的相关研究。这一进展为发酵过程中的二甘醇、微生物组成、蛋白质表达水平和代谢途径提供了更全面的信息。目前在发酵科学中的多组学研究取得了一定的进展。总体概括的内容，主要包括使用的多组学方法、应用的生物信息学分析、使用的可视化方法以及最近通过多组学研究发酵食品的重要发现，为研究和生产提供了新的思路。基于这些技术发展，发酵食品（大豆、茶、酒精饮料和奶酪）中化学成分的微生物生物转化的可能途径也得到阐明。

表1 发酵科学中的多组学举例
发酵食品	多组学方法		生物信息学分析	形象化
干酱（韩国酱油）		宏基因组学、宏转录组学	分类学分类、序列相似性网络（SSN）系统发育分类	最大似然树、气泡图、垂直条形图
发酵大豆		宏基因组学、宏转录组学	微生物分类、功能分类	进化树、水平条形图
淡味白酒		宏基因组学、代谢组学基因图谱	主成分分析、O2PLS相关分析	主成分分析、O2PLS、热图、网络相关性
灰腐乳		细菌群落和代谢组学分析	阿尔法多样性分析、物种概况、主成分分析、细菌属和代谢产物冗余度分析、Spearman相关分析	主成分分析、RD分析、垂直条形图
郫县豆瓣酱		细菌群落和代谢组学分析	邓肯方差分析、Lefse分析、Pearson相关分析	聚类分析、热图、分支图、相关网络

在过去的几年里，人们做出了巨大的努力来阐明食品发酵过程中微生物演替的影响。目前的研究成果可能允许在几种发酵食品中进行工业/商业应用，主要包括建立发酵食品培养物集合、功能预测、改进和控制工业发酵过程。Lee等^[1]人开发了发酵微生物的组学数据库，整合了韩国政府资助的世界泡菜研究所发酵微生物的综合组学信息。数据库中提供了基本信息，以评估从发酵食品中分离的微生物菌株作为食品安全、卫生和感官特性方面的候选发酵剂培养物。未来，这些数据可用于通过预测和控制发酵来标准化泡菜生产。刘等^[2]人研究了窖泥中微生物对中国酒精饮料浓香型白酒关键风味形成的影响。他们根据多组学数据总结了一个综述模型，以揭示人工坑泥（APM）中微生物群对SFB生产的影响。功能预测表明，APM原核生物分类在第四批APM样品中取得了很大进展。

总结与展望

图3 文献研究进展和未来展望图

如图3所示，这篇文章综述了发酵食品领域的最新进展，重点介绍了单组学和多组学技术的应用，以及多组学分析在揭示发酵机制方面的优势。发酵食品是一类具有丰富风味和营养价值的食品，其生产过程涉及多种微生物和代谢物的相互作用。近年来，随着组学技术的发展，越来越多的研究者利用单组学或多组学方法来探索发酵食品中的微生物群落、基因表达、蛋白质、代谢物等层面的变化，从而更深入、全面地理解发酵机制。多组学分析可以通过结合不同层面的数据，利用机器学习等算法进行数据整合和分析，从而获得更全面和准确的结果。例如，可以通过单组学数据进行差异表达分析，然后通过多组学数据进行相关性分析或网络分析，以发现发酵过程中的关键因素和调控途径。然而，在食品发酵中应用单组学和多组学技术仍面临一些挑战，如如何测定活跃微生物的绝对含量变化、如何开发先进的培养技术、如何完善代谢物质谱数据库、如何深度整合和分析复杂的组学数据库等。此外，为了提高发酵食品的风味和质量，需要考虑多层次的发酵过程优化和调控策略，包括增强关键微生物的活性、抑制不良微生物的生长、减少异味物质的生成等。尽管多组学分析受到了广泛关注，但仍需要进行更深入的研究，以进一步揭示发酵过程的复杂机制，并优化发酵食品的生产。

参考文献：

[1] Lee S H, Whon T W, Roh S W, et al. Unraveling microbial fermentation features in kimchi: from classical to meta-omics approaches[J]. Applied Microbiology and Biotechnology, 2020, 104(18): 7731–7744.

[2] Liu P, Xiang Q, Sun W, et al. Correlation between microbial communities and key flavors during post-fermentation of Pixian broad bean paste[J]. Food Research International, 2020, 137: 109513.